Agents IA · Data · Robotique
Décrivez un besoin, une idée ou un processus. Explorons-le ensemble.
Soich Inc. construit des agents IA qui consultent vos données et conduisent une tâche, avec des garde-fous contre l'invention : sources citées, vocabulaire fermé, réponses validées à l'exécution. Le site que vous lisez en est un exemple — son agent ne peut citer que des contenus vérifiés.
En dessous, l'ingénierie qui les rend fiables : Lakehouse par couches sur Databricks et Azure, cycle de vie des modèles avec MLflow, modèles open-weight auto-hébergés quand les données ne doivent pas sortir. Et au bout, des agents embarqués sur robot — Reachy Mini, mémoire persistante par graphe.
Ce que nous construisons, et avec quels mécanismes — le détail plutôt que la promesse.
Des agents qui consultent vos données et conduisent une tâche — avec des garde-fous qui les empêchent d'inventer : réponses validées à l'exécution, repli prévu. Le site que vous lisez en est un.
Databricks n'est pas qu'une plateforme de données : c'est aussi là que vivent les modèles. Ingestion, Lakehouse et gouvernance d'un côté ; MLflow, apprentissage par renforcement, RAG et agents de l'autre.
Les tâches répétitives passent en arrière-plan. Les exceptions, elles, sont traitées explicitement — c'est là que les automatisations échouent d'habitude.
Un indicateur défini une fois, calculé à un seul endroit — pour en finir avec douze versions du même chiffre selon le tableau consulté.
Ce que ce statut change pour vos projets, concrètement — et ce qu'il ne change pas.
Le statut de partenaire impose une certification maintenue à jour. Il ouvre surtout un lien direct avec les équipes de Databricks et l'accès aux préversions, avant leur disponibilité générale.
Un problème remonté directement aux bonnes personnes, sans passer par un support générique.
Des choix d'architecture confrontés aux équipes de l'éditeur avant d'être engagés.
Des décisions alignées sur les recommandations officielles, pas sur des interprétations.
Une méthode qui valide avant d'engager, mesure ce qu'elle livre, et ne facture que le temps réellement consommé.
La première itération confirme la faisabilité technique et la qualité des résultats sur vos données réelles. Personne ne s'engage sur six mois à l'aveugle.
Mesurer la qualité de ce qui est produit n'est pas une intention de fin de projet : c'est un poste budgété, au même titre que le développement.
Chaque brique est chiffrée séparément, hypothèses écrites. Les coûts d'infrastructure sont distingués des honoraires, pour que vous sachiez ce que vous payez.
La facturation suit les heures passées. Si les objectifs sont atteints avant le budget prévu, le solde n'est pas facturé.
Le besoin, les données disponibles, les contraintes d'usage et les hypothèses de volume sont posés par écrit avant toute estimation.
Une itération courte valide l'architecture et la qualité des résultats sur un échantillon réel de vos données.
Des cycles courts, chacun livrant une version utilisable. La cadence est fixée au cadrage, et le développement est accéléré par l'IA.
Tests approfondis, mesure de la qualité des réponses, recette avec vos équipes, corrections.
Démarrage avec quelques utilisateurs, puis élargissement par cohortes, pour que l'adoption suive la technique.
Chaque nouveauté est essayée, sur nos propres démonstrateurs, avant d'être proposée à qui que ce soit — et la plupart ne passent pas l'épreuve. C'est ce recul qui permet de dire non à un outil à la mode, et oui à celui qui tiendra dans trois ans. Vous profitez de la veille sans en payer les erreurs.
Quatre secteurs, et pour chacun les cas d'usage traités et les technologies mises en œuvre. Les réalisations techniques, elles, sont décrites dans les services.
Solutions d'analytique pour optimiser les ventes, gérer les stocks et améliorer l'expérience client.
Cas d'usage :
Technologies utilisées :
Plateformes de données à grande échelle, reporting réglementaire et analyse des risques, avec les exigences de traçabilité que le secteur impose.
Cas d'usage :
Technologies utilisées :
Solutions d'analyse de données pour la recherche, la production et la conformité dans le secteur de la santé.
Cas d'usage :
Technologies utilisées :
Optimisation des processus industriels grâce à l'analyse prédictive et l'IoT pour améliorer la productivité.
Cas d'usage :
Technologies utilisées :
Présentations et démonstrations de projets IA & Robotics
Vitrine · construit et démontré
Des agents qui sortent de l'écran. Déjà construit et présenté en conférence : Reachy Mini, mémoire persistante par graphe, connexion à Databricks Genie.
Reachy Mini x Genie — Databricks
User Group Databricks Montréal
Démonstration de l'intégration entre Reachy Mini et Genie de Databricks, connectant un robot physique à une plateforme analytique enterprise.
Reachy Mini & Mémoire Graph
AI Tinkerers Montréal
Présentation de Reachy Mini doté d'une mémoire persistante via Graph DB, permettant au robot de se souvenir des interactions passées.
Discutons de votre projet et découvrez comment nous pouvons vous aider à créer de la valeur à partir de vos données.
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